최종 프로젝트
내가 개발하고 있는 모델 이름 알아냈다 ..
퀀트 모델 중에 도 고오오급 퀀트 모델이라네
이것저것 하면서 막힌게 많은데 벌써부터 어떻게 풀어나가야 할지 막막하다
최종 발표 최소 1주 전부터는 프로그램 만들어서 먼저 돌려놓고 있어야 하는데
자신이 없다 .. 힘내자 ㅠ
고급 퀀트 모델(Quantitative Model) 설계 요약
1.
1.
- 데이터 기반의 투자 판단 자동화 및 최적화
- 감정 개입 없이 일관된 수익 창출이 목적
- 예측 정확도를 높이면서도 리스크 제어 및 안정성 확보
2. 
- 정교한 알고리즘: 머신러닝, 딥러닝, 시계열 분석 등 결합
- 피처 다양성: 단순 수익률, 거래량 외에도 감쇠도, 이격도, 심리 지표까지 포함
- 예측력 향상: 기존 룰베이스 전략보다 고정밀 예측 가능
- 자동화 가능성: 전략 구축 → 백테스트 → 실시간 매매까지 전체 자동화
3. 
- 데이터 수집 및 정제
- 주가, 거래량, 기술 지표, 금리, 환율, 뉴스 등 다양한 데이터 활용
- 결측치, 이상치 처리 및 정규화 작업 수행
- 피처 엔지니어링
- RSI, MACD 같은 기술적 지표 외에도
- 이격도, 감쇠도, 변동성, 몸통/그림자 비율, 상대 수익률 등을 포함
- 모델 학습
- kNN, SVM, XGBoost 같은 머신러닝 모델
- LSTM, GRU, Transformer 같은 딥러닝 시계열 모델 사용
- 매매 전략 설계
- 예측 결과 + 지표 조건 기반 매수/매도 룰 구성
- (예: RSI < 30 and 감쇠도 < 0 → 매수)
- 백테스트
- 과거 데이터로 전략 수익률, 승률, MDD 등을 테스트
- 미래에 적용 가능한지 검증
- 리스크 관리 및 실전 운용
- 최대 낙폭(MDD), Value at Risk(VAR) 등 활용해 손실 통제
- 자동매매 API로 실거래 연동 가능
4. 
- 재현성: 항상 같은 데이터엔 같은 결과
- 신뢰도: 여러 조건의 조합을 통해 높은 예측 신뢰성
- 효율성: 시간과 리소스를 절약하면서도 전략 운영 가능
- 확률 기반 의사결정: 높은 확률의 구간만 선별하여 진입
5. 
